经典组合 | PTS + ARMS打造性能和应用诊断利器

服务端的性能测试，尤其是业务性能测试，是用来评估性能容量、诊断性能瓶颈和应用错误，或是验证高可用的能力，以此达到降低成本、提升用户体验的目的。但是，当需要有进一步的定位和刨析时，这类性能测试就会显得有点捉襟见肘。本文将介绍PTS + ARMS的经典组合，在性能容量评估、性能瓶颈诊断和应用错误诊断方面的实践方案。

性能测试PTS（Performance Testing Service)

脱胎于阿里全链路压测平台，是简单、直接的云化性能测试工具，可帮助用户轻松模拟海量访问的真实业务场景，支持所需资源随时发起，免去搭建和维护成本。

业务实时监控服务ARMS (Application Real-Time Monitoring Service）

是一款APM类的全链路(Tracing)监控产品。用户可基于ARMS的前端、应用和自定义监控，快速构建实时的业务监控能力。

适用行业

PTS + ARMS 组成的经典压测监控方案，不仅已服务于淘宝、天猫等阿里巴巴集团内部用户，也正应用于其他多个行业，包括电子商务、互联网金融、游戏、新媒体、政府及大型央企等，支持新版本性能基线测试、大促场景测试和线上容量规划等场景。

典型应用场景

• 评估性能容量

以某知名在线教育平台为例，用户希望以最小的成本应对常态化的选课高峰，同时，在流量峰值的情况下，用户体验不能下降。

根据木桶原理，容量最小的系统也就是木桶最短的板决定了站点的能力。用户需要做的是识别短板，通过调整长短板之间的机器配比达到拉平系统水位的目的，那么即使是同样数量的机器也可以提供更大的业务吞吐量，甚至不用额外扩容。

通过PTS集成云监控和ARMS监控，不仅可以准确判断特定配置下的系统性能容量瓶颈，同时还能定位性能基线的配置短板，如系统性能、数据库瓶颈、代码问题等。性能容量评估分为以下3个步骤：

1. 使用PTS快速构建高仿真业务压测；
2. 通过PTS控制台一站式观察压测发起侧（客户侧）及服务侧（云监控）的端到端全监控，了解高压下的业务表现和各核心系统的性能水位情况；
3. 再通过ARMS集成，快速找到应用瓶颈点，列出接口快照，结合系统性能诊断慢快照具体耗时原因，如系统性能，慢SQL，或其他代码问题。

• 诊断性能瓶颈

除了调整容量配比，PTS + ARMS还可以通过探测和识别系统瓶颈点，以提高站点性能的方式，进一步提升同样机器数量情况下的整体容量水位。

以在线教育平台上通过浏览器登录为例，最常见的一个操作流程是：登录 -> 根据用户的属性信息列出可选的课程列表 -> 用户通过查询条件进行准确的查询或者筛选 -> 选中最终的课程进行提交。

这个流程，作为一个事务，是有严格的先后顺序的。在PTS中就是一个串联链路。借助PTS对cookie的友好支持，整个链路都可以通过PTS配置出对应的压力测试流量，并借助ARMS进行监控，从而观察、分析性能瓶颈。

此外，用户还可以通过PTS发现接口调用性能瓶颈拐点，一键跳转到ARMS中，并基于具体线程刨息，发现具体代码栈内的性能瓶颈拐点，从而为优化代码性能，提供代码栈级别的证据。

性能瓶颈诊断分为以下3个步骤：

1. 使用PTS快速构建压测并一站式观察相关应用的接口调用耗时，寻找性能瓶颈点；
2. 使用ARMS观察对应应用的接口耗时，并找到对应的慢接口调用的线程进行刨析；
3. 通过线程刨析找到对应接口的线程快照，分析性能瓶颈。

• 诊断应用错误

诊断应用错误是企业级互联网应用正式上线前的另一大场景。这类错误虽然一般不会直接影响调用耗时从而造成性能瓶颈，但是仍然会由于业务错误引发糟糕的用户体验。

应用在基线性能下除了耗时以外，通常还可能被返回各类调用错误，典型的有：

1. 超时错误(timeout)：当后端服务来不及响应时，可能会在客户端造成timeout 错误；
2. 熔断错误：该类错误主要是被各类熔断组件触发(如Sentinal), 保护后端应用性能；
3. 其他系统组件引起的错误：如性能超载引起的IOException等。

通过PTS + ARMS的经典组合，可以在压力增加时，有效发现以上的各类错误。

此外，基于PTS的施压侧监控和多维度监控特性，还可以通过ARMS集成关联到具体的错误异常详情，定位到具体错误抛出的详细代码，从而以指数级别提高压测场景下的接口错误诊断效率，错误接口诊断分为以下3个步骤：

1. 使用PTS，观察压测增加时是否发生业务异常/错误；
2. 使用ARMS，观察对应应用的总体错误调用，判断问题点。
3. 打开错误的异常详情，通过异常的快照详情判断根系错误根因。

可见，PTS通过集成ARMS的监控能力，可将关键的服务端性能指标整合到压测的整体监控中，以达到更快速、更便捷地识别问题的目的，降低用户的运维负担。

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本文作者：中间件小哥

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